1 Классификация и обзор аналитических систем. Постановка задачи

1.1 Понятие аналитической системы

Аналитические системы возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ) – совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Современные АС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи аналитических систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

АС – это набор программ, выполняющий функции эксперта (аналитика) при решении задач из некоторой предметной области. АС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение АС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством аналитических систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации аналитические системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

На сегодняшний день создано уже большое количество аналитических систем. С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений.

1.2 Классификация аналитических систем

Классификация аналитических систем очень обширна. Аналитические системы различают по назначению, предметной области, методам представления знаний, динамичности, сложности и так далее.

По назначению классификацию аналитических систем можно провести следующим образом:

• интерпретация данных – определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными;

• диагностика состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния);

• прогнозирование развития систем на основе моделирования прошлого и настоящего;

• планирование и разработка мероприятий в организационном и технологическом управлении;

• проектирование или выработка четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;

• автоматическое управление (регулирование);

• обучение пользователей и другое.

Еще одна классификация по назначению:

• АС общего назначения;

• специализированные АС.

Специализированные АС в свою очередь подразделяются на:

1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования;

2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях.

По предметной области наибольшее количество аналитических систем используется в военном деле, геологии, инженерном деле, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельском хозяйстве, управлении процессами, физике, филологии, химии, электронике, юриспруденции.

Классификация аналитических систем по методам представления знаний делит их на традиционные и гибридные. Традиционные аналитические системы используют, в основном, эмпирические модели представления знаний и исчисление предикатов первого порядка. Гибридные аналитические системы используют все доступные методы, в том числе оптимизационные алгоритмы и концепции баз данных.

По степени сложности аналитические системы делят на поверхностные и глубинные. Поверхностные аналитические системы представляют знания в виде правил «ЕСЛИ-ТО». Условием выводимости решения является безобрывность цепочки правил. Глубинные аналитические системы обладают способностью при обрыве цепочки правил определять (на основе метазнаний) какие действия следует предпринять для продолжения решения задачи. Кроме того, к сложным относятся предметные области, в которых текст записи одного правила на естественном языке занимает более 1/3 страницы.

Классификация аналитических систем по динамичности делит аналитические системы на статические, квазистатические и динамические. Статические АС разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны.

Квазидинамические АС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические АС работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступаемых данных. В архитектуру динамической аналитической системы, по сравнению со статической, вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением.

Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической аналитической системы (база знаний и механизм логического вывода) претерпевают существен-

ные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

По типу ЭВМ аналитическые системы классифицируются на:

• АС для уникальных стратегически важных задач на суперЭВМ (Эльбрус, CRA'. CONVEX и другие);

• АС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС ЭВМ, mainframe);

• АС на символьных процессорах и рабочих станциях (SUN, APOLLO);

• АС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и др.);

• АС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и подобные).

По типу использования различают:

• изолированные АС;

• АС на входе/выходе других систем;

• гибридные АС или, иначе говоря, АС интегрированные с базами данных и другими программными продуктами (приложениями).

По сложности решаемых задач различают:

• простые АС - до 1000 простых правил;

• средние АС - от 1000 до 10000 структурированных правил;

• сложные АС - более 10000 структурированных правил.

По стадии создания выделяют:

• исследовательский образец АС, разработанный за 12 месяца с минимальной БЗ;

• демонстрационный образец АС, разработанный за 24 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS;

• промышленный образец АС, разработанный за 48 месяцев, например, на языке типа CLIPS с полной БЗ;

• коммерческий образец АС, разработанный за 1,52 года, например, на языке типа С++, Java с полной БЗ.

Аналитическая система работает в двух режимах:

• в режиме приобретения знаний – в этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями,

• в режиме консультаций (режим решения или режимом пользования аналитической системой) – общение с аналитической системой осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения.

Хорошо построенная аналитическая система должна иметь возможность самообучаться на решаемых задачах, пополняя автоматически свою базу знаний результатами полученных выводов и решений.

Разработанная классификация аналитическая систем представлена в Приложении А1.